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지식 그래프와 대형 언어 모델의 결합: GNN-RAG와 GraphRAG를 중심으로 한 최신 AI 기술 동향

일일 보고서 2024년 06월 27일
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목차

  1. 요약
  2. 지식 그래프와 대형 언어 모델의 통합
  3. GraphRAG의 개요 및 발전
  4. GNN-RAG: 지식 그래프 기반 질의응답 시스템
  5. GraphRAG 및 GNN-RAG의 실제 응용 사례
  6. GraphRAG와 GNN-RAG의 한계 및 향후 과제
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)의 결합을 통해 AI의 정보 검색 및 질의응답 능력을 향상시키는 기술을 분석합니다. 특히 GNN-RAG와 GraphRAG의 발전과 응용 사례를 심층적으로 다루며, 이들이 데이터 통합 및 의사 결정의 정확성을 높이는 방식을 설명합니다. GNN-RAG는 그래프 신경망(GNN)과 대형 언어 모델의 결합으로 복잡한 질의응답 성능을 높이며, GraphRAG는 지식 그래프를 기반으로 한 정보 검색 기술로 기존의 RAG를 개선합니다. 이 두 기술의 산업별 응용 사례와 기술적 한계, 향후 발전 방향을 포괄적으로 소개합니다.

2. 지식 그래프와 대형 언어 모델의 통합

  • 2-1. 지식 그래프의 정의와 역할

  • 지식 그래프는 다양한 지식 요소들을 추출하여 그들 간의 관계를 시각적으로, 구조적으로 나타내는 데이터 구조입니다. 종종 인물, 장소, 사물 등의 상호작용을 나타내는 메타데이터를 포함합니다. 예를 들어, 시애틀에 위치한 마이크로소프트는 지식 그래프에서 시애틀과 마이크로소프트 간의 '위치' 관계를 나타냅니다. 지식 그래프는 정보 검색, 데이터 통합, 그리고 복잡한 데이터 구조의 이해 및 분석에 중요한 역할을 합니다.

  • 2-2. 대형 언어 모델(LLM)의 필요성 및 기능

  • 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리를 통해 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. LLM은 방대한 양의 데이터로부터 학습하며, 이를 통해 문맥을 이해하고 정확한 정보를 제공하는 능력을 갖추게 됩니다. 이 모델들은 텍스트 데이터를 벡터화하여 의미를 파악하고, 사용자의 질의에 맞는 관련 정보를 추출하는 데 사용됩니다. LLM은 데이터 통합과 정보 검색의 정밀도를 높이는 데 필수적입니다.

  • 2-3. 지식 그래프와 LLM 통합의 이점

  • 지식 그래프와 대형 언어 모델을 통합함으로써 얻을 수 있는 이점은 크게 세 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째, 검색 결과의 관련성을 높일 수 있습니다. 지식 그래프를 통해 데이터의 전체적인 의미를 파악하여 더 정확한 검색 결과를 제공합니다. 둘째, 복잡한 데이터 분석이 가능합니다. 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 시각적으로 보여주기 때문에, 대형 언어 모델이 이를 기반으로 더 정교한 분석을 수행할 수 있습니다. 마지막으로, LLM과의 통합을 통해 다양한 산업 분야에서의 실제 응용 사례를 통해 정보 검색과 질의 응답 시스템의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

3. GraphRAG의 개요 및 발전

  • 3-1. GraphRAG의 정의

  • GraphRAG는 Retrieval-Augmented Generation (RAG)의 발전된 형태로, LLM(대형 언어 모델)에서 파생된 지식 그래프를 활용하여 더 정교하고 관련성 높은 정보를 검색하는 기술입니다. 이는 인덱싱에 있어서 지식 그래프를 도입하여 기존 RAG보다 더 높은 성능을 제공합니다.

  • 3-2. GraphRAG의 동작 원리

  • GraphRAG는 다음과 같은 두 단계 과정을 포함합니다: 1. 지식 그래프를 이용한 인덱싱: GraphRAG의 첫 번째 단계는 LLM에서 파생된 지식 그래프를 구축하는 것입니다. 이 지식 그래프는 데이터 내의 의미적 관계를 포착하여 더 효과적인 정보 검색을 가능하게 합니다. 2. LLM 오케스트레이션: 두 번째 단계에서는 구축된 인덱스(지식 그래프)를 사용하여 LLM을 오케스트레이션합니다. 이를 통해 검색 증강 생성(RAG) 작업이 향상되어 더 정확하고 문맥적으로 관련성 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

  • 3-3. 전통적인 RAG 대비 기여점과 한계

  • GraphRAG는 전통적인 RAG에 비해 다음과 같은 기여점을 가집니다: - 검색 결과의 관련성 향상: 전체 데이터 셋의 의미를 포괄적으로 파악하여 검색 결과의 관련성을 높입니다. - 새로운 시나리오 지원: 복잡한 데이터셋 분석, 트렌드 요약 및 데이터 통합과 같은 새로운 시나리오를 지원합니다. 한편, GraphRAG도 여전히 해결해야 할 몇 가지 기술적 한계를 안고 있습니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋에서의 인덱싱 및 검색 과정이 복잡할 수 있으며, 실시간 응답 속도를 유지하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

4. GNN-RAG: 지식 그래프 기반 질의응답 시스템

  • 4-1. GNN-RAG의 정의와 필요성

  • GNN-RAG는 대형 언어 모델(LLM)과 그래프 신경망(GNN)을 결합하여 지식 그래프 기반 질의응답(KGQA)을 목적으로 개발된 혁신적인 방법입니다. 이 접근법은 지식 그래프(KG)의 정보 검색 및 질의응답 능력을 향상시키기 위해 도입되었습니다. 특히, GNN은 복잡한 그래프 구조에서의 추론 능력을, LLM은 자연어 처리 및 생성 능력을 각각 활용하여 보다 높은 정확도의 응답을 제공합니다. GNN-RAG는 이러한 결합을 통해 기존의 KGQA 시스템들이 가지고 있던 한계를 극복하고, 대규모 지식 그래프에서의 효율적인 정보 검색을 가능하게 합니다.

  • 4-2. GNN을 활용한 정보 검색 및 LLM의 자연어 처리

  • GNN-RAG는 두 단계의 과정으로 작동합니다. 첫 번째 단계에서 GNN은 밀집된 지식 그래프 하위 그래프를 추론하여 주어진 질문에 대한 후보 응답을 검색합니다. 이때 노드들이 높은 확률 점수를 가지게 되고, 질문 엔터티와 답변 간의 최단 경로가 추출됩니다. 두 번째 단계에서는 이러한 경로들이 언어화되어 LLM에 입력으로 제공되며, LLM은 이를 바탕으로 질문에 대한 최종 응답을 생성합니다. 예를 들어, GNN이 지식 그래프에서 필요한 정보를 추출하면, LLM은 자연어 처리 능력을 활용하여 최종적인 질의응답을 수행합니다. 이 과정에서 추출된 경로는 '질문 엔터티 → 관계 → 엔터티 → 관계 → 답변 엔터티'와 같은 형태로 표현됩니다.

  • 4-3. GNN-RAG의 성과와 한계

  • GNN-RAG는 두 가지 주요 KGQA 벤치마크(WebQSP 및 CWQ)에서 최첨단 성과를 달성했습니다. 특히, 복잡한 다단계와 다중 엔터티 질문에서 뛰어난 성능을 보였습니다. GNN-RAG는 간단한 질문에서는 기존 시스템과 유사한 성과를 보였으며, 복잡한 질문에서는 최대 15.5% 포인트의 성능 향상을 보였습니다. 또한, GNN-RAG는 작고 효율적인 모델을 통해 대규모 LLM인 GPT-4와 유사한 성능을 달성하면서도 훨씬 적은 API 호출과 비용으로 운영될 수 있음을 보였습니다. 그러나 GNN-RAG는 여전히 해결해야 할 기술적 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 간단한 질문(단일 홉 질문)에서는 GNN이 기존의 단순한 매칭 기반 접근 방식에 비해 효율성이 떨어질 수 있습니다.

5. GraphRAG 및 GNN-RAG의 실제 응용 사례

  • 5-1. 그래프 RAG의 실제 응용 사례

  • Graph RAG는 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)의 결합을 통해 데이터 검색과 질의응답 능력을 향상시키는 기술입니다. 예를 들어, NebulaGraph의 Graph RAG 기술은 지식 그래프를 LLM과 통합하여 더 지능적이고 정확한 검색 결과를 생성합니다. 일반적인 벡터 검색 엔진과 비교했을 때, Graph RAG는 '가디언즈 오브 갤럭시 3'에 대한 검색 시 캐릭터의 기술, 목표 및 아이덴티티 변화에 대한 더욱 심층적인 정보를 제공합니다.

  • 5-2. GNN-RAG의 실제 응용 사례

  • GNN-RAG(Game Neural Network - Retrieval-Augmented Generation)는 그래프 신경망(GNN)과 결합된 RAG 기법을 통해 진화된 검색 및 질의응답 기능을 제공합니다. 이는 복잡한 관계와 구조를 지닌 데이터를 효율적으로 처리하며, 정보의 정확성과 일관성을 유지합니다. 예를 들어, GNN-RAG는 유전자와 질병 간의 관계를 설명하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 생물학적 연구 및 의료 분야에서 중요한 통찰을 제공합니다.

  • 5-3. 산업별 응용 사례 분석

  • Graph RAG와 GNN-RAG는 다양한 산업 분야에서 실질적 가치를 입증하고 있습니다. 예를 들어, 금융 산업에서는 복잡한 금융 데이터 간의 관계를 분석하여 사기 탐지 및 리스크 관리를 개선하는 데 사용됩니다. 의료 산업에서는 환자의 의료 기록과 유전자 데이터를 통합하여 개인 맞춤형 치료 방안을 제시하는 데 도움이 됩니다. 또한, 제조 산업에서는 공급망 데이터와 생산 데이터를 결합하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는데 기여하고 있습니다.

6. GraphRAG와 GNN-RAG의 한계 및 향후 과제

  • 6-1. 기술적 한계와 문제점

  • From RAG to GraphRAG 문서에 따르면, RAG는 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 크게 향상시켰으나, 복잡한 쿼리와 대용량 데이터셋을 처리하는 데에는 여전히 개선의 여지가 있었다고 합니다. GraphRAG는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었지만, 기존의 RAG와 비교했을 때도 여전히 특정 쿼리에 대한 응답의 깊이가 부족할 수 있습니다. 예를 들어, 단순한 쿼리에서는 충분한 성능을 보이나, 복잡한 다중 엔터티와 다중 홉 질문에서는 아직 완벽하지 않습니다. The GNN-RAG 문서 역시 GNN-RAG가 더 나은 성능을 발휘하지만, 기본적으로 LLM과 GNN의 조합이 최선의 방법은 아닐 수 있다는 것을 언급하고 있습니다. 이는 특히 대규모 지식 그래프를 다루는 경우, 효율성과 정확성에서 문제점이 드러날 수 있음을 시사합니다.

  • 6-2. 미래의 연구 방향 및 개선 방안

  • From RAG to GraphRAG 문서에서는 GraphRAG가 지식 그래프를 기반으로 한 RAG 연산을 개선하여 정확하고 문맥에 맞는 결과를 도출하는 데 기여한다고 설명합니다. 하지만 여전히 개선이 필요한 부분이 존재하며, 특히 보다 넓은 맥락창을 지원하는 복잡한 시나리오에서 더욱 개선된 결과를 제공할 필요성이 있습니다. The GNN-RAG 문서에서는 GNN-RAG의 성능을 더욱 향상시키기 위해 여러 가지 연구 방향을 제시합니다. 예를 들어, 지식 그래프에서 누락된 정보를 탐지하는 것과 문서 및 이미지와 같은 다른 모달리티와 KGs 및 GNN-RAG를 결합하는 연구가 필요하다고 합니다. 또한, 의료 분야나 맞춤형 추천 시스템과 같은 특정 도메인에서 유용하게 활용될 수 있는 방향으로 연구를 계속할 계획이라고 설명합니다.

7. 결론

  • 이 리포트는 지식 그래프와 대형 언어 모델을 결합한 최신 AI 기술, GraphRAG와 GNN-RAG의 혁신과 실질적 응용 가능성을 탐구합니다. GraphRAG는 정보를 논리적 구조로 파악해 검색의 정확성을 높이며, GNN-RAG는 복잡한 질의응답에서 탁월한 성능을 보입니다. 주요 발견으로는 지식 그래프를 활용한 인덱싱과 대형 언어 모델을 통한 정보 생성의 통합이 데이터 검색과 분석을 혁신적으로 개선한다는 점이 있습니다. 그러나 여전히 대규모 데이터셋의 처리와 실시간 응답 속도 등의 한계가 존재합니다. 향후 연구는 이러한 한계 해결과 더불어 다중 모달리티 데이터를 통합하여 정확성과 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다. 이러한 기술들은 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 혁신적 변화를 이끌어내며, 정보 검색과 질의응답 시스템의 미래를 밝힐 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. GraphRAG [기술]

  • GraphRAG는 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)을 결합하여 보다 응집력 있고 정확한 정보 검색을 제공합니다. 정보의 논리적 구조를 파악하고, 정확성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 8-2. GNN-RAG [기술]

  • GNN-RAG는 그래프 신경망(GNN)을 활용한 정보 검색과 대형 언어 모델을 활용한 자연어 처리를 결합한 기술입니다. 다중 엔터티 및 다중 홉 질문 응답에서 뛰어난 성능을 보이며, 특히 헬스케어 및 개인화 추천 시스템 등에서 응용될 수 있습니다.

  • 8-3. Knowledge Graph [기술]

  • 지식 그래프는 데이터를 논리적이고 구조적으로 표현하여 다양한 데이터 포인트 간의 관계를 나타냅니다. 정보 검색 및 데이터 분석에 중요한 역할을 하며, 대형 언어 모델과의 결합을 통해 그 활용도가 더욱 높아지고 있습니다.

  • 8-4. Large Language Models (LLMs) [기술]

  • 대형 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖춘 AI 모델입니다. 정보 검색, 문맥 이해, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

9. 출처 문서